AJAD : Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat. Vol. 3, No. 3, December 2023, pp. 431 – 436.

## DOI: 10.59431/ajad.v3i3.238

## C O M M U N I T Y   E N G A G E M E N T   A R T I C L E
Studi Independent Prediksi Harga Komoditi Petani Bawang Merah Menggunakan Amazon Forecast di PT. Techno International Mandira
Desy Arisandy 1     | Tri Apriani 2 *
1,2* Program Studi Psikologi, Fakultas Sosial Humaniora, Universitas Bina Darma, Kota Palembang, Provinsi Sumatera Selatan, Indonesia.

## Correspondence
2* Program Studi Psikologi, Fakultas Sosial Humaniora, Universitas Bina Darma, Kota Palembang, Provinsi Sumatera Selatan, Indonesia. Email: aprianit371@gmail.com

## Funding  information
Universitas Bina Darma.
Received:  3   Dec  2023 Revised:  1 2   Dec  2023

## Abstract
The Certified Independent Study, under the Kampus Merdeka initiative and supported by the Ministry of Education, Culture, Research, and Technology (Kemendikbud Ristekdikti), fosters collaborative  partnerships  with  key  industry  players.  A  prime  example  is  PT.  Techno International  Mandira's  contribution,  which  involves  employing  Amazon  Forecast  within Amazon Web Services for the predictive analysis of shallot farmers' commodity prices. This study  centers  on  developing  web-based  predictive  models  to  accurately  forecast  shallot market values. Utilizing Amazon Forecast's fully managed services, which integrate advanced machine learning algorithms, this project aims to provide vital insights into commodity pricing trends,  thereby  supporting  shallot  farmers  in  strategic  decision-making.  The  methodology encompasses  the  application  of  Amazon  Forecast  for  efficient  and  data-driven  price prediction, demonstrating the practical utility of machine learning in agricultural economics.

## Keywords
Amazon Forecast; Independent Study; PT. Techno International Mandira; Commodity Price Prediction; Machine Learning; Agricultural Economics.

## Abstrak
Studi Independen Bersertifikat, yang merupakan bagian dari inisiatif Kampus Merdeka dan didukung  oleh  Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset,  dan  Teknologi  (Kemendikbud Ristekdikti), mendorong kemitraan kolaboratif dengan pemain industri kunci. Sebagai contoh utama  adalah  kontribusi  PT.  Techno  International  Mandira,  yang  melibatkan  penggunaan Amazon Forecast dalam Amazon Web Services untuk analisis prediktif harga komoditi petani bawang merah. Studi ini berfokus pada pengembangan model prediktif berbasis web untuk meramalkan  nilai  pasar  bawang  merah  dengan  akurat.  Dengan  memanfaatkan  layanan terkelola  penuh  Amazon  Forecast,  yang  mengintegrasikan  algoritma  machine  learning canggih,  proyek  ini  bertujuan  untuk  menyediakan  wawasan  penting  tentang  tren  harga komoditi,  sehingga  mendukung  petani  bawang  merah  dalam  pengambilan  keputusan strategis. Metodologi mencakup aplikasi Amazon Forecast untuk prediksi harga yang efisien dan  berbasis  data,  menunjukkan  kegunaan  praktis  dari  machine  learning  dalam  ekonomi pertanian.

## Kata Kunci
Amazon  Forecast;  Studi  Independen;  PT.  Techno  International  Mandira;  Prediksi  Harga Komoditi; Machine Learning; Ekonomi Pertanian.
AJAD : Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat. Vol. 3, No. 3, December 2023, pp. 431 – 436.
Page 432 of 6

## 1  |  PENDAHULUAN
Bawang merah (Allium cepa var. ascalonicum) merupakan salah satu komoditas pertanian yang memiliki peranan penting  dalam  perekonomian  Indonesia [1].  Tanaman ini  memiliki  nilai ekonomi  tinggi karena sering digunakan sebagai  bahan  dasar  masakan  dan  rempah-rempah.  Pertanian  bawang  merah  juga  menjadi  salah  satu  sumber pendapatan utama bagi petani di berbagai daerah. Namun, industri pertanian bawang merah di Indonesia seringkali dihadapkan pada tantangan, terutama dalam hal fluktuasi harga komoditas. Harga bawang merah cenderung tidak stabil  dan  dapat  dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor,  seperti  iklim,  musim  tanam,  kebijakan  pemerintah,  tingkat permintaan dan pasokan, serta kondisi ekonomi global [2][3]. Fluktuasi harga bawang merah juga memiliki dampak besar  terhadap  ekonomi  domestik  dan  ketahanan  pangan.  Ketidakpastian  harga  dapat  menyebabkan ketidakstabilan  pasar  dan  merugikan  para  pelaku  usaha,  termasuk  petani  dan  pedagang.  Oleh  karena  itu, pengembangan sistem prediksi harga bawang merah menjadi krusial untuk membantu petani mengambil keputusan yang lebih baik terkait waktu tanam, panen, dan pemasaran produk mereka. Dengan adanya prediksi yang akurat, petani  dapat  mengantisipasi  perubahan  harga  dan  mengelola  risiko  ekonomi  yang  mungkin  muncul.  Kondisi  ini menyoroti  perlunya  pengembangan  strategi  yang  lebih  holistik  untuk  meningkatkan  kesejahteraan  petani  dan kestabilan pasokan bawang merah. Selain itu, adanya kebutuhan untuk mengintegrasikan faktor-faktor eksternal seperti pasar global, teknologi pertanian terbaru, dan kebijakan pemerintah dalam memahami dinamika harga.
Fenomena  globalisasi  memperkenalkan  tantangan  baru  dan  peluang  yang  memerlukan  pemahaman  mendalam terhadap  pasar  internasional,  sehingga  dapat  memberikan  dampak  pada  harga  bawang  merah  di  tingkat  lokal. Prediksi  harga  bawang  merah  menjadi  suatu  kebutuhan  mendesak  dalam  rangka  meningkatkan  daya  saing  dan ketahanan ekonomi petani [4][5]. Implementasi teknologi informasi dan kecerdasan buatan memungkinkan analisis data  yang  lebih  canggih  dan  akurat  untuk  meramalkan  pergerakan  harga  [6].  Selain  itu,  pelibatan  petani  dalam pelatihan terkait penggunaan teknologi ini menjadi kunci untuk memastikan adopsi yang efektif. Pemerintah dan lembaga  penelitian  perlu  mendukung  inisiatif  ini  melalui  penyediaan  infrastruktur  dan  sumber  daya  yang diperlukan.  Dalam  skala  yang  lebih  luas,  keberhasilan  prediksi  harga  bawang  merah  juga  bergantung  pada koordinasi  yang  erat  antara  pemerintah,  peneliti,  pelaku  usaha,  dan  petani.  Dibutuhkan  kerja  sama  lintas  sektor untuk  mengintegrasikan  data  dari  berbagai  sumber  dan  membangun  model  prediktif  yang  dapat  mencerminkan dinamika pasar yang kompleks.
Pengembangan  sistem  informasi  yang  terbuka  dan  transparan  juga  penting  agar  semua  pemangku  kepentingan dapat  mengakses  informasi  dengan  mudah.  Selain  itu,  aspek  sosial  dan  budaya  dalam  praktik  pertanian  bawang merah juga perlu diperhatikan. Pemberdayaan petani melalui pendekatan berbasis masyarakat dapat meningkatkan keterlibatan  mereka  dalam  proses  pengambilan  keputusan  dan  meningkatkan  keberlanjutan  usaha  pertanian. Peningkatan keterampilan manajerial dan keuangan petani juga dapat membantu mereka lebih siap menghadapi tantangan ekonomi yang mungkin timbul. Dengan demikian, prediksi harga bawang merah tidak hanya berfungsi sebagai  alat  manajemen  risiko  bagi  petani  tetapi  juga  sebagai  strategi  yang  mendukung  pengembangan berkelanjutan  di  sektor  pertanian.  Dalam  konteks  ini,  pendekatan  yang  menyeluruh,  berbasis  teknologi,  dan berorientasi pada partisipasi pemangku kepentingan dapat menciptakan lingkungan yang lebih stabil dan produktif bagi para petani bawang merah serta mendukung ketahanan pangan nasional. Dalam upaya meningkatkan prediksi harga bawang merah, teknologi informasi terkini, khususnya Amazon Forecast, menawarkan solusi inovatif. Amazon Forecast adalah layanan yang memanfaatkan kecerdasan buatan dan machine learning untuk memberikan prediksi akurat dan real-time berdasarkan data historis. Dengan mengintegrasikan Amazon Forecast, petani bawang merah dapat mengoptimalkan keputusan mereka terkait waktu tanam, panen, dan pemasaran.
Penggunaan Amazon Forecast dalam  meramalkan  harga  bawang  merah  memang  dapat  memberikan keunggulan kompetitif  yang  signifikan.  Sistem  ini,  dengan  kemampuannya  dalam  analisis  data  mendalam,  mampu mengidentifikasi  pola  dan  tren  yang  mungkin  terlewat  oleh  metode  tradisional.  Sebagaimana  dicatat  oleh  Ma, Nowocin, Marathe, dan Chen (2019), penerapan metode prediksi canggih telah terbukti bermanfaat bagi petani kecil dan marjinal di India, memungkinkan mereka membuat keputusan yang lebih tepat mengenai kapan dan di mana menjual  hasil  panennya  [7].  Akurasi  prediksi  yang  dihasilkan  Amazon  Forecast  dapat  membantu  petani  bawang merah  dalam  mengelola  risiko  finansial,  merancang  strategi  pemasaran  yang  lebih  efektif,  dan  meningkatkan kesejahteraan  mereka  secara  keseluruhan.  Pengadopsian  Amazon  Forecast  ini  sejalan  dengan  penelitian  Martin (2009)  tentang  pemanfaatan  pemikiran desain  sebagai keunggulan kompetitif  dalam  bisnis.  Dengan mengadopsi teknologi  prediktif  dan  inovatif  seperti  Amazon  Forecast,  petani  bawang  merah  dapat  memperoleh  keuntungan strategis dalam menghadapi tantangan ekonomi yang tidak terduga [8]. Selain itu, Weinman (2015) menekankan pentingnya  disiplin  digital  dalam  mencapai  kepemimpinan  pasar  melalui  teknologi  big  data  dan  cloud  [9],  yang
AJAD : Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat. Vol. 3, No. 3, December 2023, pp. 431 – 436.
DOI: https://doi.org/10.59431/ajad.v3i3.238
semakin memperkuat potensi manfaat Amazon Forecast dalam perencanaan pertanian dan analisis pasar. Alabdali dan  Salam  (2022)  membahas  dampak  transformasi  digital  pada  pengadaan  rantai  pasokan  untuk  menciptakan keunggulan kompetitif, menyoroti kekuatan transformasi dari alat digital dalam manajemen rantai pasokan [10]. Ini sangat relevan bagi petani bawang merah, karena prediksi harga yang lebih baik dapat mempermudah keputusan rantai pasokan mereka, mengarah pada praktik yang lebih berkelanjutan dan posisi pasar yang lebih kuat. Lebih lanjut,  prinsip-prinsip  yang  diuraikan  dalam  'Pengantar  Bisnis'  oleh  Awalia et  al .  (2020)  menunjukkan  bahwa integrasi  sistem  peramalan  seperti  ini  penting  untuk  kesuksesan  bisnis  di  era  modern  [11].  Penerapan  Amazon Forecast untuk prediksi harga bawang merah merupakan langkah strategis yang tidak hanya menguntungkan petani secara individu tetapi juga berkontribusi pada keamanan pangan nasional dan stabilitas pasar. Adopsi teknologi ini merupakan  contoh  bagaimana  transformasi  digital  dapat  memberdayakan  sektor  pertanian,  meningkatkan produktivitas, dan mendorong lingkungan pasar yang lebih tangguh dan kompetitif.
Penggunaan Amazon Forecast dalam meramalkan harga bawang merah dapat memberikan keunggulan kompetitif. Melalui analisis data yang mendalam, sistem ini dapat mengidentifikasi pola dan tren yang mungkin sulit terlihat oleh metode tradisional. Keakuratan prediksi ini akan membantu petani mengelola risiko finansial, merencanakan strategi  pemasaran  yang  lebih  efektif,  dan  meningkatkan  kesejahteraan  mereka  secara  keseluruhan.  Layanan  ini dirancang  untuk  membantu  bisnis  dan  pengembang  memprediksi  tren  masa  depan  dan  mengambil  keputusan berdasarkan  data historis.  Dengan  mengadopsi  Amazon Forecast,  petani  bawang merah  dapat  membuka  potensi untuk  mengoptimalkan  manajemen  risiko  dan  meningkatkan  produktivitas  mereka.  Prediksi  harga  yang  lebih akurat dapat memberikan mereka keunggulan strategis dalam menghadapi tantangan ekonomi yang tidak terduga. Penerapan teknologi ini diharapkan tidak hanya meningkatkan kesejahteraan petani, tetapi juga berkontribusi pada ketahanan pangan nasional dan stabilitas pasar bawang merah secara keseluruhan. Selain itu, dengan adanya sistem forecasting kita dapat memprediksi harga bawang merah dan tentu saja itu dapat mengetahui dinamika pergerakan harga bawang merah di tahun yang akan datang, maka dari itu kita menggunakan Amazon Forecast untuk analisis yang lebih akurat dan efisien.

## 2 |  METODE
Dalam  penelitian  ini,  kami  memanfaatkan  Amazon  Forecast,  sebuah  layanan  yang  dikelola  secara  penuh  dengan penerapan algoritma machine learning canggih dan teknik statistik untuk menghasilkan prediksi deret waktu yang sangat  akurat.  Amazon  Forecast  mengadopsi  teknologi  serupa  yang  digunakan  untuk  analisis  deret  waktu  di Amazon.com, memberikan algoritme mutakhir dalam memprediksi data deret waktu masa depan berdasarkan data historis. Salah satu keunggulan  utama  dari Amazon Forecast adalah kemudahannya  dalam penggunaan,  di mana pengguna  tidak  memerlukan  pengalaman  khusus  dalam  pembelajaran  mesin  untuk  mengoperasikannya.  Proses metodologis penelitian ini melibatkan beberapa tahapan. Pertama, pengumpulan data historis harga bawang merah, yang  meliputi  variabel-variabel  seperti  kondisi  iklim,  musim  tanam,  kebijakan  pemerintah,  dan  dinamika  pasar. Selanjutnya,  data  ini  diintegrasikan  ke  dalam  Amazon  Forecast,  di  mana  algoritma  machine  learning  akan menganalisis  pola  dan  tren  dalam  data  untuk  menghasilkan  prediksi.  Algoritma  ini  mampu  mengidentifikasi hubungan  kompleks  antara  berbagai  faktor  yang  mempengaruhi  harga  bawang  merah,  memungkinkan  prediksi yang lebih akurat dan relevan. Selain itu, metode ini juga melibatkan validasi dan penyesuaian model prediksi. Hal ini  dilakukan  dengan  membandingkan  prediksi  yang  dihasilkan  dengan  data  harga  aktual  yang  terjadi,  untuk memastikan  keakuratan  dan  keandalan  model.  Penyesuaian  model  dilakukan  secara  berkala  untuk  menangkap perubahan  tren  dan  dinamika  pasar  yang  terus  berubah.  Penggunaan  Amazon  Forecast  dalam  penelitian  ini menawarkan  pendekatan  yang  lebih  objektif  dan  data-driven  dalam  memprediksi  harga  komoditas,  yang  sangat penting dalam menghadapi ketidakpastian pasar dan membantu para petani dalam merencanakan strategi bisnis mereka.
Selain aspek teknis, penelitian ini juga fokus pada aplikasi praktis dari Amazon Forecast. Kami menekankan pada pendekatan yang lebih partisipatif, melibatkan petani dalam proses pembelajaran dan adopsi teknologi ini. Kegiatan pelatihan  dan  workshop  diselenggarakan  untuk  meningkatkan  keterampilan  dan  pemahaman  petani  mengenai penggunaan teknologi prediksi dalam mengelola risiko harga dan merencanakan strategi bisnis mereka secara lebih efektif. Pendekatan ini tidak hanya memberikan solusi teknologi tetapi juga membangun kapasitas dan ketahanan petani  dalam  menghadapi  fluktuasi  pasar.  Dengan  demikian,  penggunaan  Amazon  Forecast  dalam  penelitian  ini tidak hanya menawarkan solusi prediksi yang objektif dan berbasis data, tetapi juga mendukung pengembangan kemampuan petani untuk beradaptasi dengan teknologi canggih, yang sangat penting dalam era pertanian modern dan ketidakpastian pasar.
AJAD : Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat. Vol. 3, No. 3, December 2023, pp. 431 – 436.
Page 434 of 6

## 3  |  HASIL DAN DISKUSI

## 3.1 Hasil
Pada kondisi saat ini untuk mengetahui kondisi stabilitas harga komoditi bawang merah yang akurat dan efisien penulis memanfaatkan amazon forecast untuk melakukkan prediksi yang akurat Dimana di dalam amazon forecast ini memiliki machine  learning  yang  efektif  antara  lain  adanya  antarmuka  pengguna  intuitif  yaitu  Desain  antarmuka  yang  mudah digunakan untuk memasukkan data, mengatur parameter prediksi, dan menganalisis hasil prediksi dengan mudah. Dan juga kualitas prediksi yang akurat Dimana pengguna  mengharapkan hasil prediksi yang akurat dan dapat diandalkan untuk  membantu  dalam  perencanaan  dan  pengambilan  keputusan.  Serta  dokumentasi  dan  dukungan  yang  baik dokumentasi yang baik dan dukungan pelanggan yang responsif untuk membantu pengguna memahami dan mengatasi masalah  yang  mungkin  muncul  saat  menggunakan  layanan  Amazon  Forecast.  Serta  fleksibilitas  dan  skalabilitas  pada amazon  forecast  mampu  menyesuaikan  model  prediksi,  menambahkan  data  tambahan,  serta  mengaksesnya  dengan mudah melalui API untuk integrasi dengan aplikasi lain dan memastikan keamanan data yang digunakan untuk membuat prediksi dilindungi secara aman dan mematuhi standar keamanan dan privasi yang relevan. Adapun process flow nya yaitu yang pertama pengguna masuk ke console S3 yaitu Masukkan data historis tentang harga dan produksi bawang yang berbentuk file csv di daerah, selanjutnya Masuk console Amazon Forecast entry nama dataset group, Pilih forecasting domain  selanjutnya  buat  target  time  series  dataset  dilanjutkan  dengan  membuat  train  new  predicator  lalu  membuat forecast lalu isi data yang diperlukan setelah itu u klik untuk menentukan data yang ingin diramalkan query forecast. Pada bagian  security  adalah  upaya  untuk  melindungi  sesuatu,  seperti  data,  sistem  komputer,  orang,  atau  hal  lainnya,  dari berbagai ancaman atau bahaya yang dapat mengganggu keutuhan, kerahasiaan, atau ketersediaannya. Amazon Forecast menggunakan keamanan berlapis untuk melindungi data pelanggan. Beberapa aspek keamanan yang umum diterapkan di layanan cloud seperti Amazon Forecast antara lain enkripsi data, kontrol akses yang ketat, pemantauan aktivitas, dan keamanan fisik pusat data. Amazon Forecast juga memanfaatkan infrastruktur keamanan Amazon Web Services (AWS). Yang meliputi Enkripsi data, Kontrol akses AWS Identity and Access Management (IAM), Pemantauan aktivitas, Keamanan fisik pusat data, Keamanan siber, Adapun detail rancangan system yang akan dibuat yaitu Flow proses data Sebuah tempat penyimpanan  di  Amazon  bernama  Simple  Storage  Service  (Amazon  S3)  digunakan  untuk  mengatur  pengaturan konfigurasi Amazon Forecast. Di sini, kami menetapkan setelan untuk grup dataset, predictor, dan hasil prediksi, serta dataset  itu  sendiri.  Terdapat  notifikasi  di  Amazon  S3  yang  akan  aktif  ketika  dataset  baru  diunggah  ke  dalam  bucket Amazon S3 tersebut. Notifikasi ini berfungsi untuk memberi tahu sistem setiap kali ada dataset baru yang ditambahkan ke dalamnya. Langkah pertama yaitu Historical Data harga bawang merah dan atribut terkait, seperti timestamp, disimpan sebagai dataset historis, Related Data seperti data cuaca atau informasi pasar yang dapat mempengaruhi harga bawang merah, juga dapat disertakan sebagai bagian dari dataset terkait, Metadata yang menjelaskan karakteristik dan struktur dataset,  termasuk  definisi  atribut  dan  jenis  data,  dapat  ditambahkan  untuk  memudahkan  pemrosesan  data,  Dataset historis,  terkait,  dan  metadata  diunggah  ke  Amazon  S3  sebagai  langkah  awal  dalam  persiapan  data  untuk  Amazon Forecast, Melalui Amazon Forecast, kami membuat dataset group dan Import Job untuk mengimpor data dari Amazon S3 ke dalam dataset group tersebut. Langkah ini mencakup penentuan skema dataset, pengaturan timestamp, dan pemilihan atribut target, Setelah dataset diimpor, kami melatih predictor menggunakan pemodelan yang sesuai dengan kebutuhan bisnis kami. Pelatihan menggunakan algoritma machine learning dan memanfaatkan komputasi awan Amazon Forecast, Setelah predictor dilatih, kami dapat menggunakannya untuk menghasilkan prediksi harga bawang merah berdasarkan data  baru.  Proses  ini  menghasilkan  hasil  prediksi  untuk  periode  waktu  tertentu  di  masa  depan,  Hasil  prediksi  dapat divisualisasikan menggunakan alat analisis data atau dashboard, memungkinkan pemahaman yang lebih baik tentang tren dan  pola  yang  dihasilkan  oleh  model,  Hasil  prediksi  dapat  diekspor  ke  dalam  format  CSV  melalui  Export  Job.  Ini memungkinkan penyimpanan hasil secara terstruktur dan dapat diakses di tempat penyimpanan data yang diinginkan, Hasil  prediksi  dapat  diakses  melalui  API  Amazon  Forecast,  memungkinkan  integrasi  yang  mudah  dengan  aplikasi eksternal.  API  ini  memungkinkan  aplikasi  yang  dinamis  untuk  mengambil  hasil  prediksi  sesuai  kebutuhan.  Dengan menyusun langkah-langkah ini, kami membangun sistem end-to-end yang memanfaatkan Amazon S3 untuk penyimpanan data  dan  Amazon  Forecast  untuk  proses  analisis  dan  prediksi.  Hasil  prediksi  dapat  divisualisasikan,  diekspor,  dan diintegrasikan ke dalam aplikasi melalui API.

## 3.2 Diskusi
Penerapan  Amazon  Forecast  dalam  penelitian  ini  membawa  implikasi  penting  dalam  mendukung  keberlangsungan ekonomi  petani  bawang  merah.  Prediksi  harga  komoditas  yang  akurat  merupakan  alat  vital  dalam  membantu  petani mengatasi  ketidakpastian  pasar.  Melalui  sistem  ini,  petani  dapat  membuat  keputusan  yang  lebih  tepat  tentang  waktu tanam, panen, dan strategi pemasaran, yang pada gilirannya dapat meningkatkan pendapatan dan kesejahteraan mereka. Amazon  Forecast,  dengan  kemampuan  machine  learning  dan  analisis  data  yang  canggih,  tidak  hanya  menyediakan prediksi  harga  yang  akurat  tetapi  juga  membuka  peluang  untuk  meningkatkan  kesadaran  petani  tentang  pentingnya teknologi informasi dalam pertanian. Pendidikan dan pelatihan terkait pemanfaatan teknologi ini menjadi bagian esensial dari pengabdian ini, di mana petani diajarkan cara menggunakan sistem prediksi ini secara efektif. Ini juga membantu
AJAD : Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat. Vol. 3, No. 3, December 2023, pp. 431 – 436.
DOI: https://doi.org/10.59431/ajad.v3i3.238
dalam membangun kapasitas petani untuk mengadopsi inovasi teknologi masa depan. Penggunaan teknologi prediktif seperti Amazon Forecast dalam pertanian juga menyoroti pentingnya integrasi antara sektor pertanian dan teknologi. Hal ini membuka jalan bagi penelitian lebih lanjut tentang cara-cara inovatif dalam mengatasi masalah tradisional di sektor pertanian dengan solusi teknologi modern. Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya memberikan solusi praktis untuk masalah  sekarang,  tetapi  juga  meletakkan  dasar  untuk  inovasi  berkelanjutan  yang  dapat  membantu  meningkatkan industri pertanian Indonesia secara keseluruhan. Selain itu, keberhasilan penerapan teknologi ini dapat menjadi contoh bagi petani di komoditas lain untuk mengadopsi pendekatan serupa. Ini berpotensi mengubah cara petani di Indonesia memandang dan menggunakan teknologi, mendorong mereka untuk lebih proaktif dalam menghadapi tantangan yang diakibatkan  oleh  fluktuasi  harga  komoditas.  Dalam  rangka  pengabdian,  penelitian  ini  juga  berkontribusi  terhadap pengembangan  model  kerjasama  antara  akademisi,  industri  teknologi,  dan  komunitas  petani.  Model  seperti  ini  dapat mendorong sinergi yang lebih kuat antara pengetahuan ilmiah dan aplikasinya dalam kehidupan sehari-hari, khususnya dalam  konteks  pertanian.  Kesimpulannya,  penerapan  Amazon  Forecast  dalam  konteks  ini  tidak  hanya  memberikan manfaat teknis dalam bentuk prediksi harga yang akurat, tetapi juga membawa dampak sosial ekonomi yang lebih luas, termasuk  peningkatan  kapasitas  dan  ketahanan  petani  terhadap  variabilitas  pasar.  Ini  mencerminkan  esensi  dari pengabdian  kepada  masyarakat,  di  mana  penelitian  dan  teknologi  digunakan  untuk  memberikan  manfaat  nyata  dan berkelanjutan bagi kehidupan masyarakat, khususnya petani bawang merah di Indonesia.

## 4  |  KESIMPULAN
Setelah Berdasarkan hasil pengamatan dan pelaksanaan program yang telah dilakukan mengenai  langkah besar dalam memperoleh pemahaman mendalam mengenai infrastruktur awan, arsitektur solusi cloud, dan penerapan praktis layanan AWS. Melalui kegiatan ini, telah diperoleh pengetahuan tentang cara merancang, mengelola, dan mengimplementasikan solusi cloud yang skalabel, aman dan efisien.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  PT.  Techno  International  Mandira  telah  memberikan  kesempatan  kepada  mahasiswa  dalam melakukkan pembelajaran mengenai infrastruktur awan, arsitektur solusi cloud, dan penerapan praktis layanan AWS.

## REFERENSI
[1] Herlina, L., REFLINUR, R., SOBIR, S., MAHARIJAYA, A., & WIYONO, S. (2019). The genetic diversity and population structure of shallots (Allium cepa var. aggregatum) in Indonesia based on R gene-derived markers. Biodiversitas Journal of Biological Diversity , 20 (3), 696-703. DOI: https://doi.org/10.13057/biodiv/d200312.
[2] Suryana,  A.  (2014).  Dinamika  kebijakan  harga  gabah  dan  beras  dalam  mendukung  ketahanan  pangan nasional. Pengembangan  Inovasi  Pertanian , 7 (4),  30887.  DOI:  https://dx.doi.org/10.21082/pip.v7n4.2014.155- 168.
[3] Fitriana, R., Siregar, H., & Anggraeni, L. (2022). The impact of El Nino and La Nina towards the prices of cabbage and shallot in Indonesia. Jurnal Manajemen & Agribisnis , 19 (2), 195-195. DOI: https://doi.org/10.17358/jma.19.2.195.
[4] Novaliana,  I.,  &  Mahendra,  P.  T.  (2023).  Analysis  of  Price  Factors  and  Business  Competition  in  The  Covid-19 Pandemic  NN  Efforts  to  Increase  Sales  Volume. International  Journal  of  Multidisciplinary:  Applied  Business  and Education Research , 4 (4), 1376-1382. DOI: https://doi.org/10.11594/ijmaber.04.04.31.
[5] Mulatu, E., Ibrahim, O. E., & Bekele, E. (2005). Policy changes to improve vegetable production and seed supply in Hararghe,
Eastern Ethiopia. Journal of Vegetable Science , 11 (2), 81-106. DOI: https://doi.org/10.1300/J484v11n02_08.
[6] Bose, S., Dey, S. K., & Bhattacharjee, S. (2023). Big data, data analytics and artificial intelligence in accounting: An overview. Handbook of Big Data Research Methods .
AJAD : Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat. Vol. 3, No. 3, December 2023, pp. 431 – 436.
Page 436 of 6
[7] Ma, W., Nowocin, K., Marathe, N., & Chen, G. H. (2019, January). An interpretable produce price forecasting system for small and marginal farmers in india using collaborative filtering and adaptive nearest neighbors. In Proceedings of the Tenth International Conference on Information and Communication Technologies and Development (pp. 1-11). DOI: https://doi.org/10.1145/3287098.3287100.
[8] Martin, R. L. (2009). The design of business: Why design thinking is the next competitive advantage . Harvard Business Press.
[9] Weinman, J. (2015). Digital disciplines: Attaining market leadership via the cloud, big data, social, mobile, and the Internet of things . John Wiley & Sons.
[10] Alabdali, M. A., & Salam, M. A. (2022). The impact of digital transformation on supply chain procurement for creating competitive advantage: An empirical
study. Sustainability , 14 (19), 12269.
DOI:
https://doi.org/10.3390/su141912269.
[11] Awalia, S., Elpisah, M. D., SE, M., PD, D. S. S., PD, M., Hamid, N. A., & SE, M. (2020). Pengantar Bisnis. Penerbit CV. Pena Persada.
How  to  cite  this  article:  Arisandy, D., & Apriani, T. (2023). Studi Independent Prediksi Harga Komoditi Petani Bawang Merah Menggunakan Amazon Forecast di PT. Techno International Mandira. AJAD : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat, 3(3), 431 – 436. https://doi.org/10.59431/ajad.v3i3.238.